基于漢字搜索的情景線索效應研究*

朱 歡 謝肖蔚 戴喆如 唐小雅 臧 健 吳 嬌 臧學蓮 ,4

(1 杭州師范大學附屬醫院認知與腦疾病研究中心，杭州 310015) (2 杭州師范大學經亨頤教育學院，杭州 311121)(3 定遠縣第二中學，滁州 233203) (4 浙江省認知障礙評估技術研究重點實驗室，杭州 310015)

1 引言

現實中的物體不會孤立存在，不同物體之間構成的聯結關系常常能夠提供豐富的場景信息。當目標物體的位置總是與相同的場景一起出現時，個體可以學習該目標?場景聯結關系并提高搜索目標物體的速度，這一規律被稱為情景線索效應（contextual cueing effect）（Chun, 2000; Chun &Jiang, 1998）。在其經典的研究范式中（Chun &Jiang, 1998），被試需要在眾多“L”形狀的干擾子中尋找目標刺激“T”，并判斷“T”的朝向。實驗中有一半的場景為重復場景，即“T”和“L”的空間位置均不變；另一半為新異場景，即“L”的空間位置隨機變化而“T”的位置不變。研究顯示被試在重復場景中的搜索速度快于新異場景，表明被試能學習重復的T-L空間聯結關系，從而加快搜索速度。實際上，除了空間線索，背景顏色、刺激呈現的時間序列、運動軌跡、聽覺、觸覺以及自然場景線索均可引起情景線索效應（魏玲, 白學軍, 2013; 臧學蓮, 張笑笑, 賈麗娜, 李根強, 李紅, 2017; Assump??o, Shi, Zang, Müller, &Geyer, 2015; Draschkow, Wolfe, & V?, 2014; Jiang &Song, 2005; Kawahara, 2007; Makovski, Vázquez, &Jiang, 2008; Olson & Chun, 2001）。不同線索同時存在時彼此之間也可能存在交互作用，例如被試對空間線索的學習優先于場景背景顏色（Kunar, John, &Sweetman, 2014）。

傳統研究主要使用無意義刺激（如“T”“L”）來探索情景線索效應（Jiang & Song, 2005），而現在越來越多的研究開始關注在更具生態效度（與現實生活更相像）的場景中可能存在的語義線索學習及其特點。其中，以自然場景（如廚房、客廳）為搜索對象的研究顯示整體而非局部線索決定情景記憶的學習和遷移（Brockmole, Castelhano, &Henderson, 2006; Brockmole & Henderson, 2006）。Brockmole等讓被試首先在學習階段搜索內嵌在自然場景中的目標字母，之后在測驗階段改變目標字母周圍的局部或整體場景，發現原先已習得的情景線索效應在整體場景被替換后無法遷移，而局部場景改變時可遷移。若在早期學習階段僅重復自然場景的局部或全局信息，則全局信息引起的情景線索效應更強，說明在自然場景中的整體線索更為重要。值得注意的是，自然場景中物體的形狀、顏色、反射光的屬性都存在不同，可能讓物體凸顯性產生差異，從而影響情景線索效應（Ehinger, Hidalgo-Sotelo, Torralba, & Oliva, 2009;Zang, Huang, Zhu, Müller, & Shi, 2020）。此外，自然場景不僅具有整體語義信息，場景中的物品同樣構成了一定的空間關系，這形成語義和空間線索的緊密耦合關系，兩者難以分離。因此使用自然場景研究語義線索在情景線索效應中的作用會受到物體視覺凸顯性以及語義、空間線索耦合關系的影響。

除了存在于自然場景中，語義信息還可以獨立于背景信息存在并被學習。Goujon，Didierjean和Marmèche（2009）選擇單詞作為搜索項，在重復場景中將每一類分心單詞與目標單詞位置相關聯（例如，分心單詞均屬于哺乳動物時，目標單詞總是出現在場景的右半邊），新異場景則不設置這樣的對應關系。結果顯示被試在重復場景中的搜索速度快于新異場景，表明被試能學習場景中同類單詞的概念關系（與語義有關）。該研究所涉及的是單詞間的概念聯結學習，仍不清楚單詞本身的語義以及它們構成的空間關系是否會對情景學習產生影響。

基于上述背景，本研究計劃采用彼此間不存在特定語義聯系的漢字作為實驗材料，避免搜索項視覺凸顯性的影響，通過操縱漢字本身的語義線索、字形特征線索及漢字呈現的空間位置，考察三種線索在情景線索效應中的作用及其交互影響，從而加深對情景線索效應機制的理解。

前期研究顯示不同的場景線索在情景學習過程中可能會相互競爭，也可能形成一定的捆綁關系（即彼此依存）。例如，當干擾物特征和空間位置同時在場景中重復時，兩者形成競爭關系，個體會優先學習空間線索。Endo和Takeda（2004）以不規則的黑白圖形作為搜索項，在學習階段同時重復圖形特征（identity）和圖形空間布局線索，而在測驗階段改變其中一種線索并保持另一種線索不變。結果顯示，個體可以學習同時重復圖形特征和空間位置的場景，但已經獲得的情景記憶在空間位置改變時（特征不變）不能遷移，而物品特征改變時（空間位置不變）可以遷移。Yang和Merrill（2018）發現當物品特征線索和空間線索同時存在時，相比于前者，空間線索在情景線索學習中更為重要。盡管這些研究明確了特征線索和空間線索的競爭關系，但很少有研究關注基于語義線索的情景線索效應。漢字通常包含語義線索、字形特征線索和空間位置線索，非常適合被用來探討不同線索間的交互影響。值得注意的是，有研究顯示漢字字形特征加工與語義加工分別與不同腦區有關，如相較于語義，字形特征與左梭狀回的聯系更為密切（Guo & Burgund,2010），而字義則與左側額下回具有更緊密的聯系（Wu, Ho, & Chen, 2012）。因此，分離字形特征與語義信息在情景線索學習過程中的作用對理解漢字語義線索的加工過程也非常重要。

綜上所述，本研究計劃通過兩個實驗，分別使用包含豐富語義線索的高頻字（實驗1）或包含較少語義線索的低頻字（實驗2）為實驗材料，考察語義線索、字形特征線索、空間位置線索在情景線索效應中的作用。

2 實驗1：高頻字搜索任務中的情景線索效應

2.1 研究方法

2.1.1 被試

隨機招募大學生被試18名（男生5名，平均年齡20.28±1.41歲）參與實驗。所有被試視力或矯正視力正常，均為右利手，在實驗開始前閱讀并簽署了知情同意書。本研究通過了杭州師范大學認知與腦疾病研究中心倫理委員會的倫理審查。

2.1.2 實驗材料及環境

使用漢字構建視覺材料。首先從《2017年度媒體用字總表》（郭熙, 2018）中選取最高頻漢字“的”為目標項（字頻為26672839），然后篩選63個與“的”筆畫數（8畫）相同的高頻漢字（字頻在547043～6396354之間）構建干擾項備選表。每個視覺搜索場景都由1個目標項和11個從備選字表中隨機選取的干擾項組成。每個漢字（黑色宋體、視角大小為1.6°×1.6°）都與6條傾斜黑線（左/右傾斜45°）一同呈現在灰色背景上（RGB值為[128, 128, 128]），見圖1。搜索項的位置在8×8不可見的矩陣網格（13.3°×13.3°）中隨機選?。ㄒ妶D2）。

圖1 漢字呈現方式

圖2 搜索場景示例

實驗基于MATLAB軟件編寫程序實現。視覺場景呈現在27英寸的計算機顯示屏上，分辨率為1920×1080像素，刷新率為120Hz。實驗時，被試坐在屏幕正前方，視線和顯示屏中心處于同一高度，視距為54厘米。實驗在安靜且屏蔽自然光的房間進行。

2.1.3 實驗設計與程序

實驗包含25小節訓練階段和10小節測試階段。每小節包含12個重復場景和12個新異場景，兩種場景隨機呈現。所有24個場景的目標項位置均在實驗開始時隨機選取，且在4個象限內保持平衡。

對于訓練階段的重復場景，字集、背景斜線方向、空間位置在實驗開始時隨機生成并在之后每個小節對應試次中重復出現；而新異場景中干擾字集、背景斜線方向、空間位置在每次呈現時都重新隨機選取。無論是重復還是新異場景，其目標漢字及空間位置都不變，但目標項的背景斜線方向（朝左/朝右）隨機變化，以避免被試對目標項特征進行學習。為了考察個體在訓練階段對語義?字集線索和空間位置線索的學習情況，測試階段設置了“字集改變?位置不變”和“字集不變?位置改變”的場景（見圖3），分別考察個體所獲得的情景記憶是否可以遷移。每種場景呈現5個測試小節，呈現順序在被試間平衡。對于字集改變?位置不變的重復場景中，干擾字集呈現的位置與訓練階段保持一致，但干擾字集從63個備選字表中重新隨機選取；而在字集不變?位置改變的重復場景，干擾字集與訓練階段保持一致，但呈現位置從63個備選位置中重新隨機選取。鑒于搜索項尤其是目標項位置的改變距離大小會影響情景線索效應，干擾字集和空間位置的隨機選取可以避免不同程度的變化帶來的影響（Conci & Müller,2012）。

圖3 字集改變?位置不變及字集不變?位置改變場景示例

每個訓練/測試試次開始時，在屏幕中央呈現500～700毫秒白色注視點“＋”；隨后呈現搜索場景，被試需盡快且盡可能準確地搜索目標并按鍵，若目標項背景斜線方向朝左則按左鍵，若朝右則按右鍵。在被試按鍵后或搜索場景呈現時間超出3秒時，搜索場景自動結束，然后呈現1000～1200毫秒的灰色空屏作為試次間間隔。之所以選取3秒的場景呈現時間，是因為大多前期研究發現被試的平均反應時在2秒內（Xie, Chen, &Zang, 2020; Zang, Geyer, Assump??o, Müller, & Shi,2016; Zang, Zinchenko, Jia, Assump??o, & Li,2018）。被試在每小節結束后可選擇適當休息。

訓練和測試階段結束后，有1小節再認任務，給被試呈現一半訓練階段出現過的重復場景和一半新異場景，以檢驗被試對重復場景是否存在外顯記憶。被試需要判斷當前呈現的場景是重復還是新異場景。

為確保被試正確理解實驗任務，在正式實驗開始前，先呈現1小節練習階段。若被試的正確率低于85%，則需重復練習，直至達標。練習階段中的搜索場景都是新異場景，且在后續實驗中不會重復出現。

2.2 結果

本研究將每5小節數據合并為1個時段（訓練階段5個時段，測試階段2個時段）進行統計分析以提高統計效力。被試平均錯誤率低（2.39%）。錯誤試次在后續分析前進行剔除。實驗結果如圖4所示。

圖4 高頻字搜索場景中被試平均反應時隨時段變化規律

在訓練階段對被試反應時進行2（場景：新異場景、重復場景）×5（時段：1、2、3、4、5）重復測量方差分析，結果顯示：場景主效應顯著，F(1, 17)=13.99，p=0.002，=0.45，重復場景的平均反應時比新異場景快56毫秒，表明訓練階段存在情景線索效應；時段主效應顯著，F(4, 68)=34.77，p＜0.001，=0.67，時段5比時段1的平均反應時快147毫秒；時段和場景的交互作用顯著，F(4, 68)=4.40，p=0.003，=0.21。簡單效應分析顯示，在時段1、2中，重復和新異場景的反應時無顯著差異（p＞0.05）；在時段3、4、5中，重復場景的反應時均顯著快于新異場景，ps＜0.05，情景線索效應均大于72毫秒。這些結果表明訓練階段存在情景線索效應，且該效應隨著時段的增加而增強。

在測試階段對新異和重復場景的反應時進行配對樣本t檢驗，結果顯示：在字集改變?位置不變條件下，反應時無顯著差異，t(17)=7.30，p＞0.05，盡管重復場景的平均反應時仍然比新異場景快20毫秒；與訓練階段的最后一個時段相比（時段5，情景線索效應為94毫秒），測試階段的情景線索效應顯著降低，t(17)=2.79，p=0.013，Cohen’sd=0.66，表明已獲得的情景記憶在改變搜索項字集時不能遷移。在字集不變?位置改變條件下，重復場景的反應時則顯著快于新異場景，t(17)=3.17，p=0.006，Cohen’sd=0.75（情景線索效應為53毫秒），且與時段5相比（情景線索效應為94毫秒），情景線索效應無顯著差異，t(17)=1.83，p＞0.05，表明訓練階段的情景線索效應在改變空間位置而非字集時可遷移?？傊?，這些結果表明個體在訓練階段主要依賴于字集線索構建情景記憶。

被試在識別測試中的平均命中率為65%，平均虛報率為56%，平均命中率與虛報率差異顯著，t(17)=2.59，p=0.019，Cohen’sd=0.61，表明被試對重復場景存在外顯記憶。

本實驗采用高頻字作為實驗材料，發現當字集及其空間位置均保持不變時，被試可以習得情景線索，且所獲得的情景記憶在字集不變但空間位置改變時可以遷移，而在字集改變時不能遷移，表明字集在情景線索效應中更為重要。由于高頻字集同時包含語義（字義）和特征（字形）線索，仍不清楚個體對字集的學習主要是基于語義線索還是特征線索。因此實驗2選用低頻字，減少語義線索，但同時保留字形特征線索，考察個體是否依然能進行情景線索學習與遷移。

3 實驗2：低頻字搜索任務中的情景線索效應

3.1 研究方法

本實驗從《2017年度媒體用字總表》（郭熙,2018）中選取筆畫數為8畫（與實驗1相同）的低頻字組成漢字備選字表（字頻在1～2之間），設定“昍”為目標項，余下63個漢字作為干擾項。在實驗結束后向被試呈現全部漢字材料，詢問被試是否認識這些漢字。本實驗重新招募24名大學生被試（男生3名，平均年齡20.38±1.17歲）參與實驗。其余實驗流程與實驗1相同。

3.2 結果

與實驗1類似，被試的平均錯誤率低（3.51%）。所有被試均表示不認識實驗中所使用的漢字，表明實驗材料中包含語義信息較少。因此若存在情景學習，則是對字形特征或空間位置線索進行的學習。實驗結果如圖5所示。

圖5 低頻字搜索場景中被試平均反應時隨時段變化規律

在訓練階段對被試的反應時進行2（場景：新異場景、重復場景）×5（時段：1、2、3、4、5）重復測量方差分析，結果顯示：場景主效應邊緣顯著，F(1, 23)=3.44，p=0.076，=0.13，重復場景的平均反應時比新異場景快40毫秒；時段主效應顯著，F(4, 92)=63.34，p＜0.001，=0.73，時段5比時段1的平均反應時快213毫秒；時段和場景的交互作用不顯著，F(4, 92)=1.11，p=0.356。這些結果表明被試在以低頻字為搜索項的任務中存在情景學習，但學習效應弱于高頻字搜索實驗（56毫秒），p=0.002，這一差異可能是因為低頻字缺乏語義線索，從而增加了情景線索學習難度。

進一步單被試分析顯示，17名被試表現出情景線索效應，即在訓練階段的最后一個時段（時段5）中重復場景反應時小于新異場景（見圖6）。這與前期研究結果一致（Lleras & Von Mühlenen,2004），有30%的被試無法產生情景線索效應。進一步分析這17名被試的反應時（見圖7），訓練階段的結果顯示場景主效應顯著，F(1, 16)=30.15，p＜0.001，=0.65，重復場景的平均反應時比新異場景快91毫秒；時段主效應顯著，F(4, 64)=44.87，p＜0.001，=0.74，時段5的平均反應時比時段1快206毫秒；時段和場景的交互作用不顯著，F(4, 64)=1.28，p=0.286。

圖6 實驗2中每名被試在時段5中的情景線索效應

圖7 低頻字搜索場景中17名被試平均反應時隨時段變化規律

測驗階段的配對樣本t檢驗顯示已獲得的情景記憶在字集改變?位置不變條件下可以遷移[t(16)=3.84,p=0.001, Cohen’sd=0.93，情景線索效應為89毫秒]，且與時段5相比，情景線索效應無顯著差異，t(16)=0.98，p=0.340。相反，在字集不變?位置改變條件下，情景線索效應不能遷移，t(16)=1.02，p=0.325，盡管重復場景的平均反應時比新異場景快29毫秒，但該差異顯著低于時段5的情景線索效應（118毫秒），t(16)=4.01，p=0.001，Cohen’sd=0.97。

被試在識別測試中的平均命中率為54%，虛報率為53%，平均命中率與平均虛報率沒有顯著差異，t(16)=0.23，p=0.822，表明被試對重復場景不存在外顯記憶。

實驗2采用低頻字作為搜索項，發現當空間位置線索與字集特征（而非語義）線索同時存在時，被試對空間位置的線索學習占據主導地位。而以包含豐富語義線索的高頻字為搜索項時（實驗1），個體優先學習語義線索。

4 討論

本研究采用視覺搜索任務，考察基于漢字材料的情景線索效應。研究顯示，當使用高頻字構建實驗材料時（實驗1），個體可以成功進行情景學習，并產生較強的情景線索效應，且所產生的效應在搜索項的空間位置改變而非字集線索發生改變時可以遷移。這表明當視覺場景同時包含漢字語義線索、字形特征線索和空間位置線索時，個體優先學習語義線索。有趣的是，在缺乏語義信息的情況下，即使用低頻字構建實驗材料時，被試的情景線索學習相對較弱，且所獲得的情景記憶在空間位置線索改變時不能遷移，而在字形特征（即字集）改變時可以遷移，表明個體對空間線索的學習優先于對特征線索的學習。總之，本研究發現在情景線索效應中，個體對語義線索的學習優先于空間位置線索，對空間位置線索的學習則優先于字形特征線索。

空間位置線索學習優先于字形特征線索這一發現與以往研究一致。例如，Endo和Takeda（2004）采用不規則圖形（無意義）作為實驗材料，發現當圖形特征和空間位置同時重復時，相比于前者，被試更容易習得圖形空間位置關系。Yang和Merrill（2018）以黑白線條構成的物品（如鑰匙）作為搜索項，發現相比于物品特征線索，被試更容易對空間線索進行學習。本研究則在以往研究基礎上進一步發現，當視覺場景包含明顯的語義信息時，個體優先學習語義線索，這體現了語義線索在情景學習中的重要性。

本研究所探究的語義信息不同于以往研究使用的自然場景圖片或單詞。以往研究顯示被試可以對場景整體語義信息或單詞間的概念聯結進行情景線索學習（Brockmole et al., 2006; Draschkowet al., 2014; Goujon et al., 2009）。但本研究以彼此語義獨立的漢字為干擾項，排除視覺場景中物體凸顯性的影響，同時分離語義與空間信息，發現針對漢字本身所包含的語義信息也可以進行情景線索學習。這可能與個體對漢字語義的無意識加工有關，即在沒有意識參與的情況下，個體仍然會自動地抽取語義信息（王軍妮, 王勇慧, 佀建鋒,2013）。

高頻字實驗中目標項的詞頻高于干擾項這一特點可能會引發啟動（pop-out）搜索模式，從而影響情景線索學習，產生語義線索優先學習的特征。若這一假設為真，研究應該觀測到與啟動搜索范式類似大小的反應時（600毫秒左右）（Geyer, Zehetleitner, & Müller, 2010）。但本研究中個體反應時為1200～1500毫秒，是啟動搜索反應時的2倍，表明未產生啟動搜索模式。事實上，有研究發現個體對高頻字的加工更趨于整體加工模式，即將高頻字與其周圍信息一同加工（Yan,Tian, Bai, & Rayner, 2006），這進一步降低在高頻字搜索實驗中產生啟動搜索模式的可能性。值得注意的是，當使用低頻字為搜索材料時，個體的反應時在1000～2000毫秒之間，與高頻字實驗不存在顯著差異，表明詞頻差異不是造成個體情景線索學習模式差異的關鍵原因。

外顯記憶識別測試結果顯示個體在含有豐富語義信息的高頻字而非缺乏語義信息的低頻字搜索實驗中體現出了外顯記憶，這表明語義信息加工可能與情景線索學習的外顯、內隱性相關。而以往研究使用包含較多語義信息的自然場景作實驗材料時也觀測到了外顯記憶（Brockmole & V?,2010）。相應地，使用語義信息較少的抽象字母（“T”或“L”）作為搜索項時，通常是內隱記憶（Assump??o et al., 2015; Chun & Jiang, 1998）。未來研究需要采用更嚴謹的外顯、內隱記憶測試范式，增加測試試次重復次數、提高效應量（Vadillo, Konstantinidis, & Shanks, 2016），從而明確語義信息加工是否是區分外顯、內隱性學習的關鍵因素。

5 結論

本研究發現個體在基于漢字的視覺搜索過程中可以產生情景線索效應。當語義線索、漢字特征線索和空間位置線索同時存在時，個體優先學習語義線索，僅字形特征與空間線索同時存在、但缺乏語義線索時，個體優先學習空間線索。